WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 15 | 16 || 18 | 19 |

Рассмотрим динамику реализации одного проекта. Для простоты допустим, что действием АЭ является выбор интенсивности y 0, которая предполагается постоянной в ходе реализации проекта и характеризует затраты исполнителя в единицу времени.

Если V 0 – объем работ по проекту, то, очевидно, что время T = T(y) завершения работ равно (4) T(y) = V / y.

Если интенсивность постоянна, то объем v(t, ) работ, измеряемый затратами исполнителя, изменяется линейно:

v(t, y) = y t, t [0; T].

Предположим, что предъявляемый АЭ результат реализации проекта является функцией W( ) от относительного объема выполненных работ v(t, y) / V, то есть, центром наблюдается процент выполнения (5) (t, y) = W(y t / V).

Относительно функции W( ) предположим, что она имеет Sобразный вид, то есть удовлетворяет следующим требованиям:

- W(0) = 0, W(1) = 1, W’(0) = 0;

- W( ) – строго монотонно возрастающая гладкая функция;

- ’ (0; 1): [0; ’] W’’( ) 0, [ ’; 1] W’’( ) 0.

Имея шкалу ( ) и зная зависимость (5) процента выполнения от времени, можно найти зависимость величины процента выполнения от интенсивности и времени:

(6) (t, y) = ( (t, y)) = (W(y t / V), и зависимость от интенсивности и времени размера вознаграждения, получаемого АЭ (см. выражение (1)).

Сделав маленькое отступление, отметим, что в [18] рассмотрена следующая задача. Пусть заданы доход центра и затраты АЭ, зависящие, в общем случае, от времени. Стратегией центра является выбор стоимости работ C 0 и шкалы оплаты ( ) из множества функций, удовлетворяющих введенным выше требованиям.

Он выбирает шкалу и сообщает ее АЭ, стратегией которого является выбор зависящей от времени интенсивности, которая, в свою очередь, в соответствии с выражениями (4)-(7) определяет продолжительность работ, динамику процента выполнения и выплат.

Целью центра является максимизация дисконтированной разности между доходом и выплатами АЭ при условии, что АЭ (при известных ему стоимости работ и шкале) выбирает траекторию, максимизирующую дисконтированную разность между вознаграждением, получаемым от центра, и своими суммарными дисконтированными затратами. Для этой задачи доказано, что, если функции дохода не зависят от времени и дисконтирование отсутствует (общий случай на сегодня не исследован), то, вопервых, при постоянной интенсивности оптимальное решение не зависит от шкалы и функции дохода центра (то есть в этом случае все шкалы эквивалентны), и, во-вторых, для любой переменной интенсивности работы АЭ найдется постоянное его действие, обеспечивающее ему ту же полезность. Последнее утверждение отчасти обосновывает рассматриваемый в настоящей работе случай постоянной интенсивности.

Синтез оптимальной шкалы при управлении проектом.

Предположим, что центр должен компенсировать АЭ все затраты, которые он несет, участвуя в реализации корпоративного проекта.

Тогда выполнено: C = V.

Проводимый анализ пока что не учитывал аспекты риска. Под риском будем понимать возможные потери участников проекта (УК и АЭ).

Запишем взятый со знаком минус баланс АЭ:

(7) f(y, t) = y t – (W(y t / V)) C, представляющий собой текущую разность между его затратами и компенсацией, выплаченной центром. Величина (7) характеризует риск АЭ – размер превышения затратами компенсаций (сколько ему недоплачивает центр в силу нелинейности функции W()).

Очевидно, что y > 0 f(y, 0) = f(y, V / y) = 0.

Как правило, величина (7) достигает максимальных значений на начальных этапах проекта.

Запишем взятый со знаком минус баланс УК:

(8) (y, t) = [ (W(y t / V)) – W(y t / V)] C, представляющий собой текущую разность между компенсацией, выплаченной активному элементу и фактической (с точки зрения УК) стоимостью работ. Величина (8) характеризует в некотором смысле риск УК – размер превышения затратами УК на стимулирование фактической стоимости работ (сколько центр переплачивает АЭ в силу нелинейности функции W()). Очевидно, что y > 0 (y, 0) = (y, V / y) = 0.

Как правило, величина (8) достигает максимальных значений на завершающем этапе проекта.

Так как исполнителю в итоге компенсируются все затраты (C = V), то будем считать, что он принимает решения, минимизируя риск, который будем оценивать максимальным по времени реализации проекта значением (7).

Обозначим множество интенсивностей, на которых достигается минимум риска при заданной шкале (9) P( ( )) = Arg min maxy] f(y, t).

y >0 t[0;V / Пусть задано множество M допустимых (в рамках существующих институциональных ограничений) шкал. Тогда центр может искать шкалу, при которой время выполнения проекта будет минимально:

(10) min)) y max, yP( ( ()M или шкалу, минимизирующую его собственный риск:

(11) max)) t[0;V / (y, t) min.

maxy] yP( ( ()M Рассмотрим примеры решения задач (10) и (11) для ряда практически важных частных случаев.

Утверждение 7. Если шкала оплаты является дифференцируемой функцией, то риски АЭ и центра не зависят от интенсивности, и определяются только шкалой ( ) и функцией W( ). Кроме того, если линейная шкала является допустимой, то она является решением задачи (11).

Доказательство утверждения 7. Последняя часть утверждения очевидна (см. выражение (8)). Для доказательства первой части найдем множество (9). В силу введенных предположений о свойствах функции W( ) и шкалы множество времен, на которых достигается максимум выражения (7) определяется условием первого порядка:

f ( y,t) ’ = y – (W(y t / V)) W’(y t / V) y = 0.

t Решение последнего уравнения имеет вид: y t / V= F(W( ), ( )), то есть является функционалом от функции W( ) и шкалы. Подставляя в (7) и (8) получаем, что риски, соответственно, АЭ и центра, не зависит от интенсивности y. Утверждение 7 доказано.

Рассмотрим три примера.

Для линейной шкалы f(y, t) = y t – C W(y t / V). Дифференцируя, получаем что максимум по времени достигается при (из двух времен, при которых производная функции W( ) равна единице, выбираем минимальное) t = t*(y) = V W ‘-1(1) / y.

Подставляя в целевую функцию (7) и обозначая = f(y, t*(y)):

(12) = V [W ‘-1(1) – W(W ‘-1(1))], получаем, что она не зависит от интенсивности.

a Для степенной шкалы ( ( ) = и W(z) = z b, a + b > 1) f(y, t) = y t – V (y t / V)a+b. Дифференцируя, получаем что минимум по времени достигается при t* = T(y) / (a + b)1/a+b-1.

Подставляя в целевую функцию:

f(y, t*(y)) = V / (a + b)1/a+b-1 [1 – 1 / (a + b)], получаем, что она не зависит от интенсивности.

Рассмотрим третий пример, иллюстрирующий свойства Sобразных шкал. Пусть функция W( ) линейна, объем работ V = 1, а 2 ( ) = 2 / (1 + ). Тогда максимум выражения (7) достигается при y t* = 0.25371 < ’ (а минимум выражения (7) и, соответственно, максимум выражения (8) – при y t = 0.7898) – см. рисунок 13.

t* ’ Рис. 13. S-образная шкала Максимальный риск АЭ (7) при этом равен 0.13, а максимальный риск центра (8) – 0.108.

Вернемся к анализу рисков центра и АЭ. В соответствии с утверждением 7, при использовании линейной шкалы риск центра равен нулю, а риск АЭ определяется выражением (12).

Риск АЭ равен нулю при условии (см. выражение (7)) (13) ( ) = W –1 ( ).

Если выполнено (13), то из (8) получаем, что риск центра равен:

(14) = max [ (W(y t / V)) – W(y t / V)] V.

t[0;V / y] С учетом (13) получаем, что =. Таким образом, мы обосновали справедливость следующего утверждения.

Утверждение 8. Для любой функции W( ) максимальные гарантированные риски центра и АЭ равны.

С содержательной точки зрения1 линейная шкала, минимизирующая риск для центра, настолько же рискованна для АЭ, насколько для центра рискованна шкала (13) минимизирующая риск АЭ. Следовательно, целесообразно ограничиться рассмотрением шкал оплаты, лежащими в диапазоне между двумя этими «предельными» шкалами. Данный диапазон может интерпретироваться как область компромисса – конкретная шкала (распределение риска между центром и АЭ) может получаться в результате переговоров в зависимости от последовательности принятия решений [43], при использовании того или иного механизма принятия решений [23, 40, 43] и т.д.

Оптимальные шкалы в управлении программой. Обсудим возможные обобщения полученных выше результатов постановки и решения задачи синтеза шкалы на случай реализации корпоративной программы. Так как корпоративная программа включает несколько взаимосвязанных корпоративных проектов, то необходим учет рисков УК и активных элементов, выполняющих работы по корпоративным проектам.

Отметим, что мы не учитывали финансовый аспект взаимных платежей – с этой точки зрения центр заинтересован в оплате работ по факту, а АЭ – в полной предоплате.

Риск каждого из АЭ полностью определяется рассмотренной выше моделью, поэтому рассмотрим риски УК. Выделим два способа определения рисков УК в предположении их независимости. Первый – суммирование рисков по всем корпоративным проектам без учета их взаимосвязи и последовательности выполнения.

Второй (с учетом взаимосвязи и последовательности выполнения корпоративных проектов) заключается в вычислении максимума по времени реализации всей корпоративной программы суммы рисков по проектам, выполняемых параллельно в рассматриваемый момент времени. Остановимся на втором подходе более подробно.

Можно выделить две проблемы – определение набора шкал оплаты, минимизирующего риск УК, и унификация шкал оплаты.

Особое внимание во втором случае следует уделять тому, что использование единой зависимости выплат от процента выполнения существенно снижает информационную нагрузку на УК и ставит АЭ в равные условия, но, в то же время, может увеличивать риск (так как унифицированная шкала является частным случаем набора персонифицированных). Задача УК заключается в поиске разумного компромисса между этими двумя противоположными тенденциями.

Пусть УК использует персонифицированные (в общем случае различные для каждого АЭ) шкалы оплаты. Тогда в соответствии с выражением (12) риск УК при реализации i-го проекта равен (15) = Vi [Wi‘-1(1) – Wi(Wi‘-1(1))], i I, i где I = {1, 2, …, n} – множество проектов, n – число выполняемых одновременно в рассматриваемый момент времени проектов.

В соответствии с (13) функция W( ) определяется шкалой ( ), и наоборот. Обозначим M’ – множество функций W( ), таких, что с учетом (13) шкалы принадлежат допустимому множеству M. Тогда задача синтеза шкал в управлении программой заключается в нахождении набора «шкал» {Wi}i I, минимизирующего сумму рисков УК:

(16) Vi [Wi‘-1(1) – Wi(Wi‘-1(1))] min'}.

{Wi ()M iI iI Если Wi( ) – параметрически заданные функции, то (16) является стандартной задачей математического программирования.

Задача синтеза унифицированной шкалы, минимизирующей, риск УК, имеет вид:

(17) W‘-1(1) – W(W‘-1(1)) min.

W ()M ' Величина (18) ( ) min W‘-1(1) – W(W‘-1(1)) – V i W ()M ' iI – min'} Vi [Wi‘-1(1) – Wi(Wi‘-1(1))] {Wi ()M iI iI характеризует потери УК от использования унифицированной шкалы и может рассматриваться как косвенная оценка минимального снижения информационной нагрузки на УК, при которой переход от персонифицированным шакалам к унифицированной целесообразен.

Отметим, что результаты решения «статических» задач (16) и (17) могут использоваться для постановки и решения задач оптимизации шкал с учетом динамики и последовательности выполнения корпоративных проектов (см. второй раздел).

Оперативное управление. В заключение настоящего раздела рассмотрим модель оперативного управления, отражающую тот случай, когда в ходе реализации проекта или программы выясняется, что фактические значения существенных параметров отличаются от прогнозируемых, или фактические значения показателей реализации проекта – от планируемых.

Пусть в ходе реализации проекта в момент времени t0 < V / y обнаружилось, что объем работ по проекту был оценен неправильно, и составляет он V0 > V, а не V, как считалось ранее.

Первоначально риск УК составлял, в соответствии с утверждением 8 = V [W ‘-1(1) – W(W ‘-1(1))], теперь же, в случае сохранения принятого графика финансирования он станет равным (19) = V0 [W ‘-1(1) – W(W ‘-1(1))], то есть, вырастет пропорционально росту объема работ по проекту.

Если УК перезаключает договор с АЭ, выбирая в качестве новой «точки отсчета» выполненный к моменту времени t0 объем работ y t0, а в качестве объема работ по новому договору – (V0 – y t0), то получим новую оценку риска УК:

* (20) = max-t ] [y t0 + y t – V0 W(y t0 / V0 + y t / V0)].

t[0;V0 / y * Вычисляя максимум в (20) получаем, что = ’. Таким образом, доказано следующее утверждение.

Утверждение 9. Перезаключение договора без изменения шкалы оплаты не снижает риска УК.

Содержательно утверждение 9 означает, что при перезаключении договора в процессе оперативного управления корпоративной программой необходимо учитывать изменившиеся условия и решать задачу синтеза новой шкалы (см. выше), то есть шкалы, оптимальной в данных условиях.

2.4. Модели и методы оптимизации структуры управляющей компании В первом разделе решены задачи согласования интересов элементов системы управления корпоративными программами, а также задача выбора управляющей компании. Во втором разделе – задачи планирования (выбора вариантов реализации корпоративных проектов), в третьем – задачи оперативного управления процессом реализации корпоративных проектов и программ. В настоящем разделе рассматриваются две модели формирования и оптимизации структуры управляющей компании. Первая модель основывается на решении задач «назначения» – определения распределения активных элементов по работам проектов, вторая – на результатах исследования активных систем с распределенным контролем, приведенных в первом разделе и в [23, 25, 43, 46].

Для большинства современных организаций и фирм (не только для компаний, управляющих реализацией корпоративных программ) актуальна проблема поиска рационального баланса между функциональной1 и проектной структурой. Линейная структура, порождаемая функциональной специализацией, оказывается эффективной при процессном функционировании, то есть в условиях относительного постоянства набора реализуемых системой функ Под функциональной в общем случае понимается линейная (древовидная) структура, в которой подразделения выделяются по тому или иному признаку (на различных уровнях иерархии признаки могут быть различны): функциональному, территориальному, продуктовому и т.д.

ций. При проектной структуре участники системы «привязаны» не к функциям, а к проектам, которые могут сменять друг друга во времени (см. подробное обсуждение свойств линейных, матричных и сетевых структур в [19, 40]). Гибридом функциональной и проектной структур является матричная структура, в которой каждый исполнитель в общем случае подчинен одновременно нескольким руководителям – например, некоторому функциональному руководителю и руководителю определенного проекта.

Pages:     | 1 |   ...   | 15 | 16 || 18 | 19 |



© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.